Алгоритмы глубокого обучения - уровень 2
Данная оценка предполагает владение передовыми технологиями глубокого обучения, требующими инновационных решений и глубокого знания сложных алгоритмов.
-
Тип теста Навыки программирования
-
Уровень сложности Средний
-
Количество вопросов 12
-
Время прохождения 20 мин.
-
Язык Русский
Скилы
- Конволюционные нейронные сети (CNNs)
- Рекуррентные нейронные сети (RNNs)
- Сети с длинной кратковременной памятью (LSTMs)
- Генеративные адверсарные сети (GANs)
- Трансформаторы
- Глубокое обучение с подкреплением (DRL)
- Сети с радиальной базисной функцией (RBFNs)
- Глубокие сети доверия (DBNs)
- Ограниченные машины Больцмана (RBMs)
Описание
Эта оценка направлена на определение уровня владения кандидатами основными алгоритмами глубокого обучения, что необходимо для должностей, связанных с анализом данных и разработкой базовых моделей. Способность понимать и эффективно применять принципы глубокого обучения жизненно важна в современных технологичных отраслях, где принятие решений на основе данных играет ключевую роль. Кандидаты, демонстрирующие сильные способности в этой области, могут эффективно справляться с такими задачами, как предварительная обработка данных, создание простых нейронных сетей и обучение моделей, которые являются основой для разработки решений на базе искусственного интеллекта.
В тесте рассматривается целый ряд тем, от механики базовых нейронных сетей до практического применения моделей для решения простых задач классификации и регрессии. Это гарантирует, что кандидат не только усвоит теоретические концепции, но и сможет применить их в реальных сценариях. Оценивая кандидатов по этим критериям, работодатели могут выявить тех, кто хорошо подготовлен к участию в проектах, требующих внедрения моделей машинного обучения, что повышает способность команды эффективно внедрять инновационные решения.
При найме на должности, требующие обработки и интерпретации сложных массивов данных или начальных этапов разработки приложений ИИ, оценка навыков глубокого обучения на промежуточном уровне имеет решающее значение. Такая оценка помогает отсеять кандидатов, не обладающих прочной базой основных методов глубокого обучения, и тем самым обеспечить компетентный технический персонал начального и среднего уровня, способный поддерживать более сложные операции ИИ.
Для кого подходит
- Аналитик данных
- Инженер по обработке данных
- Разработчик ПО
- Технический аналитик
- Старший инженер машинного обучения
- Инженер по глубокому обучению
- Разработчик бизнес-аналитики
- Операционный аналитик
Описание скиллов
Развивайте сотрудников и обучайте их тем навыкам, которые действительно нужны бизнесу.
-
Конволюционные нейронные сети (CNNs)
CNN - это модели глубокого обучения, используемые в основном для распознавания и классификации изображений. Они используют конволюционные слои для автоматического и адаптивного обучения пространственным иерархиям признаков на основе входных изображений.
-
Рекуррентные нейронные сети (RNNs)
RNN - это класс нейронных сетей, предназначенных для распознавания закономерностей в последовательностях данных, таких как временные ряды или естественный язык. Они используют свое внутреннее состояние (память) для обработки последовательностей входных данных, что делает их подходящими для таких задач, как моделирование языка и распознавание речи.
-
Сети с длинной кратковременной памятью (LSTMs)
LSTM - это тип RNN, разработанный для преодоления проблемы исчезающего градиента, что позволяет им обучаться долгосрочным зависимостям. Они эффективны для задач с длинными последовательностями данных, таких как перевод языка и предсказание временных рядов.
-
Генеративные адверсарные сети (GANs)
GAN состоят из двух нейронных сетей - генератора и дискриминатора, которые конкурируют друг с другом. Генератор создает поддельные данные, а дискриминатор оценивает их подлинность. GAN известны тем, что генерируют реалистичные синтетические данные, такие как изображения и видео.
-
Трансформаторы
Трансформаторы - это модели, которые обрабатывают последовательные данные, фокусируясь на отношениях между всеми элементами последовательности одновременно с помощью механизмов самовнимания. Они произвели революцию в задачах обработки естественного языка, включая перевод и генерацию текста.
-
Глубокое обучение с подкреплением (DRL)
DRL объединяет обучение с подкреплением и методы глубокого обучения для создания систем, которые могут учиться принимать решения, взаимодействуя с окружающей средой. Она используется в таких приложениях, как робототехника, игры и автономные транспортные средства.
-
Сети с радиальной базисной функцией (RBFNs)
RBFN - это тип искусственной нейронной сети, использующей радиальные базисные функции в качестве функций активации. Они обычно используются для аппроксимации функций, прогнозирования временных рядов и задач классификации.
-
Глубокие сети доверия (DBNs)
DBN - это генеративные нейросетевые модели, состоящие из нескольких слоев стохастических латентных переменных. Они обучаются жадным послойным способом и используются для задач обучения без контроля, таких как обучение признаков и предварительное обучение глубоких нейронных сетей.
-
Ограниченные машины Больцмана (RBMs)
RBM - это стохастические нейронные сети, которые могут обучаться распределению вероятностей на своем наборе входов. Они являются строительными блоками DBN и используются для уменьшения размерности, классификации и совместной фильтрации.
Тест эксперта
Able
Able специализируется на разработке и проведении авторских тестов для оценки профессиональных компетенций специалистов в различных областях. Этот тест предназначен для измерения ключевых навыков кандидатов и может применяться в базовом формате или адаптироваться с учётом требований и предпочтений интервьюера.
Продвинутая платформа для оценки навыков команды, готовой к будущему
Бесплатный доступ Зарегистрируйтесь и получите бесплатный доступ
Достоверность тестирования
Платформа обеспечивает надежный и беспристрастный контроль за проведением тестов, поддерживая профессионализм и высокие стандарты оценки.
-
Нанимайте профессионалов на основе объективной оценки навыков, а не интуиции
-
Сделайте профессиональные навыки команды конкурентным преимуществом своего бизнеса
-
Станьте победителем в борьбе за профессионалов на рынке труда с помощью данных
-
Дайте HR-специалистам продвинутый инструмент, который поможет улучшить процесс найма в компании.
Преимущества платформы
Стандартизированные методы оценки обеспечивают высокое качество и объективность результатов. Благодаря этому вы можете превратить профессиональные навыки своей команды в мощное конкурентное преимущество. В отличие от традиционных методов, наши тесты отличаются не только высокой точностью, но и экономичностью, что позволяет вам эффективно использовать ресурсы и достигать лучших результатов.
-
Обширная библиотека тестов
-
Проведение массового тестирования
-
Тестирование навыков кодирования
-
Многоязычная поддержка
-
Психометрические тесты
-
Гибкость в создании тестов
Часто задаваемые вопросы
-
Сколько стоит доступ на платформу?
Доступ на платформу Able предоставляется бесплатно. Мы стремимся поддержать HR-специалистов и рекрутеров, предоставляя мощный инструмент для объективной оценки и развития кадров, не взимая при этом плату за базовое использование.
-
Как обеспечивается сохранность персональных данных?
Мы придерживаемся строгих стандартов безопасности для защиты персональных данных, включая шифрование данных и использование передовых технологий безопасности.
-
Как осуществляется аутентификация кандидатов и пользователей?
Авторизация кандидатов и пользователей осуществляется при помощи двухфакторной аутентификации для безопасности данных.
-
Есть ли ограничения по месту использования платформы?
Платформа представляет собой облачное решение и доступна для использования в любой точке мира, где есть подключение к интернету.
-
Может ли платформа использоваться партнерами, осуществляющими рекрутинг?
Партнеры, осуществляющие рекрутинг, могут беспрепятственно использовать платформу для улучшения своих процессов подбора персонала. Для этого им всего лишь необходимо зарегистрироваться и получить доступ к вашей компании.
-
Как обеспечивается достоверность прохождения тестов?
Для обеспечения достоверности результатов тестирования мы применяем несколько методов контроля. Во-первых, система отслеживает использование разных устройств кандидатом, что помогает идентифицировать попытки передачи доступа к тесту третьим лицам. Во-вторых, наша платформа контролирует, чтобы тестирование проходило в полноэкранном режиме, а также следит за сменой фокуса экрана во время прохождения теста. Эти меры помогают гарантировать, что тест проходится лично кандидатом без внешней помощи.
-
Как быстро можно увидеть отчет о прохождении теста?
Отчеты о прохождении теста становятся доступными в аккаунте компании сразу после завершения тестирования. Вы можете просматривать подробные результаты в любое удобное время, что позволяет быстро принимать обоснованные решения о дальнейших шагах в процессе подбора или развития персонала.
-
Можно ли брендировать раздел компании и средства коммуникации?
На нашей платформе вы имеете возможность брендировать не только внешний вид вашего раздела компании, но и персонализировать коммуникации с кандидатами, включая электронные письма, а также визуальное оформление процесса прохождения тестов.
-
Может ли несколько сотрудников управлять одним аккаунтом?
На нашей платформе предусмотрена возможность использования нескольких учетных записей в рамках одной компании, что позволяет разным сотрудникам иметь доступ ко всей необходимой информации. Это обеспечивает удобное использование платформы и эффективное распределение обязанностей в процессе подбора и оценки персонала.
-
Можно ли тестировать кандидата на соответствие нескольким навыкам в рамках одной оценки?
Да, наша платформа позволяет в рамках одного тестирования собрать и оценить несколько навыков, которые требуются кандидату. Это позволяет провести комплексный анализ и получить всестороннее представление о потенциале кандидата, экономя при этом время и ресурсы компании.
Начните использовать Able бесплатно
или расскажите нам, что хотите улучшить в своей воронке рекрутинга, чтобы мы могли вам помочь.
